制造型企业数字化成熟度评价模型及方法研究

制造型企业数字化成熟度评价模型及方法研究摘要：在数字化转型浪潮推动下，制造型企业数字化水平成为核心竞争力的关键支撑。本文针对当前制造型企业数字化转型中“方向不明、路径不清、效果难测”的普遍困境，结合GB/T39116-2020《智能制造能力成熟度模型》《GB/T23020-2023工业企业信息化和工业化融合评估规范》等国家标准，构建一套科学、系统、可操作的数字化成熟度评价模型，明确评价指标体系与分级标准，提出对应的评价方法，为制造型企业精准定位数字化现状、识别转型短板、制定升级路径提供理论支撑与实践指导，助力企业实现数字化转型提质增效，推动制造业高质量发展。关键词：制造型企业；数字化转型；成熟度评价；评价模型；评价方法一、绪论（一）研究背景与意义研究背景：当前，新一代信息技术与制造业深度融合，数字化、智能化已成为制造型企业突破发展瓶颈、实现转型升级的必由之路。然而，多数制造型企业在数字化转型过程中面临诸多困惑：缺乏统一的评价标尺，无法精准判断自身数字化水平；转型路径模糊，盲目投入导致资源浪费、技术“烂尾楼”等问题；难以量化转型成效，无法及时调整优化转型策略。与此同时，国家先后出台多项政策推动制造业数字化转型，GB/T39116-2020、GB/T23020-2023等国家标准的实施，为企业数字化成熟度评价提供了基础依据，但不同行业、不同规模制造企业的数字化差异较大，亟需构建针对性更强、可操作性更优的评价模型与方法。研究意义：理论意义上，完善制造型企业数字化成熟度评价的理论体系，弥补现有评价模型针对性不足、指标设置不全面的短板，丰富数字化转型与成熟度评价的相关研究；实践意义上，为制造型企业提供标准化、系统化的评价工具，帮助企业精准识别数字化短板与优势，明确转型优先级，优化资源配置，同时为政府部门制定数字化转型扶持政策、开展行业监管提供客观依据，推动制造业数字化、智能化协同发展。（二）国内外研究现状国外研究现状：国外关于企业数字化成熟度评价的研究起步较早，形成了多个具有影响力的评价模型，如德国工业4.0成熟度模型、美国MIT数字化转型成熟度模型、IEC62264企业控制系统集成标准等。此类模型侧重技术集成与流程优化，聚焦于生产环节的数字化、智能化升级，注重数据驱动与系统协同，但与我国制造型企业的发展现状、行业特点适配度不足，难以直接应用于国内企业。国内研究现状：国内学者围绕制造型企业数字化成熟度展开了大量研究，核心集中在评价指标体系构建与评价方法优化两个方面。现有研究多基于两化融合、智能制造等视角，参考GB/T39116-2020、GB/T23020-2023等国家标准，构建包含技术、管理、流程等维度的评价指标，但存在指标设置同质化、权重分配不合理、缺乏动态调整机制等问题，且部分模型忽视了中小企业数字化资源有限的实际情况，可操作性有待提升。（三）研究内容与方法研究内容：明确制造型企业数字化成熟度的核心内涵与特征；构建涵盖多维度、多层次的数字化成熟度评价模型，确定评价指标体系与分级标准；提出科学可行的评价方法，解决评价过程中的量化难题；通过案例验证模型与方法的有效性，给出针对性的数字化升级建议。研究方法：采用文献研究法，梳理国内外相关研究成果与国家标准，奠定理论基础；运用德尔菲法，邀请行业专家、企业数字化负责人对评价指标进行筛选与优化，确定指标权重；结合层次分析法（AHP）与模糊综合评价法，构建量化评价体系，提升评价的科学性与准确性；选取典型制造型企业进行案例分析，验证模型与方法的可行性和实用性。二、制造型企业数字化成熟度核心内涵与理论基础（一）核心内涵制造型企业数字化成熟度，是指企业在数字化转型过程中，运用数字化技术（如工业互联网、大数据、人工智能、数字孪生等）优化生产、管理、研发、供应链等全业务流程，实现数据驱动、流程协同、智能决策的能力水平，体现了企业数字化基础设施、技术应用、组织管理、创新能力等多方面的综合实力。其核心特征包括：系统性（覆盖企业全价值链）、动态性（随技术发展与企业转型持续提升）、层次性（从基础数字化到智能数字化逐步升级）、行业差异性（不同制造行业的数字化重点不同）。（二）理论基础智能制造理论：以GB/T39116-2020《智能制造能力成熟度模型》为核心，强调人员、技术、资源、制造四大能力要素的协同发展，为数字化成熟度评价模型的构建提供了核心框架，明确了评价的核心维度与能力要求。两化融合理论：基于GB/T23020-2023《工业企业信息化和工业化融合评估规范》，聚焦基础设施、数据资源、应用服务等核心要素，强调信息化与工业化的深度融合，为评价指标的设置提供了重要依据，突出数据开发利用与业务流程优化的核心价值。成熟度模型理论：借鉴CMMI（能力成熟度模型集成）的分级思想，将制造型企业数字化成熟度划分为不同等级，每个等级对应明确的能力要求与发展目标，为企业数字化转型提供阶梯式的提升路径，避免盲目投入。系统工程理论：将制造型企业视为一个有机系统，注重数字化基础设施、技术应用、组织管理、创新能力等各环节的协同联动，避免“木桶效应”，确保评价模型能够全面、客观反映企业数字化整体水平。三、制造型企业数字化成熟度评价模型构建（一）模型构建原则科学性原则：评价指标的选取、权重的分配、分级标准的设定，均基于国家标准与行业实践，结合科学的研究方法，确保模型具有严谨的理论依据，能够客观反映企业数字化实际水平。系统性原则：覆盖制造型企业数字化转型的全流程、全维度，涵盖基础设施、技术应用、组织管理、数据资源、创新能力等核心环节，避免遗漏关键评价要素。可操作性原则：评价指标简洁明确、易于获取，评价方法简便易行，兼顾大型制造企业与中小企业的实际情况，确保企业能够独立完成自我评估，降低评价成本。动态适应性原则：结合数字化技术的发展趋势与制造业转型需求，建立指标动态调整机制，确保模型能够适应不同时期、不同行业制造企业的数字化评价需求，保持模型的时效性。行业差异化原则：针对离散型、流程型等不同类型制造企业的特点，在指标设置与权重分配上进行差异化调整，提升模型的针对性与适配性。（二）评价模型框架本文构建的制造型企业数字化成熟度评价模型，以“目标层-准则层-指标层-子指标层”四级架构为核心，参考GB/T39116-2020与GB/T23020-2023的核心框架，结合制造型企业数字化转型实际，明确各层级核心内容，形成全面、系统的评价体系，具体框架如下：目标层：制造型企业数字化成熟度综合评价得分，反映企业数字化转型的整体水平，是模型的核心目标。准则层：涵盖5个核心维度，是目标层的分解与细化，结合国家标准与行业实践，明确评价的核心方向，分别为：数字化基础设施、数字化技术应用、数据资源管理、组织管理与人才保障、数字化创新与成效。指标层：对准则层进行进一步分解，每个准则层对应若干具体指标，共设置18项核心指标，覆盖各准则层的关键评价要点，确保评价的全面性。子指标层：对指标层进行细化，每个指标对应若干可量化、可考核的子指标，共设置45项子指标，明确评价标准与评分规则，确保评价的可操作性与客观性。（三）评价指标体系构建结合制造型企业数字化转型的核心需求与国家标准要求，构建四级评价指标体系，具体指标如下（表1）：目标层准则层指标层子指标层评价标准（示例）制造型企业数字化成熟度综合评价数字化基础设施（权重20%）工业网络建设工业互联网覆盖率全覆盖（10分）、部分覆盖（6分）、未覆盖（0分）网络安全防护水平完善防护体系（10分）、基础防护（6分）、无防护（0分）数字化设备配备智能设备占比≥80%（10分）、50%-80%（6分）、<50%（0分）设备联网率≥90%（10分）、60%-90%（6分）、<60%（0分）数字化平台建设工业互联网平台部署自主部署（10分）、第三方部署（6分）、未部署（0分）协同办公平台应用全员应用（10分）、部分应用（6分）、未应用（0分）数据存储能力数据存储容量与安全性容量充足、安全可控（10分）、基本满足、有基础防护（6分）、不满足（0分）存储设备智能化水平智能存储、自动备份（10分）、普通存储、手动备份（6分）、无专业存储（0分）数字化技术应用（权重25%）生产环节数字化生产过程数字化管控覆盖率≥90%（10分）、60%-90%（6分）、<60%（0分）MES系统应用成效全面应用、成效显著（10分）、部分应用、有一定成效（6分）、未应用（0分）研发环节数字化数字化研发工具应用率≥80%（10分）、50%-80%（6分）、<50%（0分）产品数字化设计能力全流程数字化设计（10分）、部分环节数字化（6分）、传统设计（0分）供应链数字化供应链协同平台应用全面应用、协同高效（10分）、部分应用（6分）、未应用（0分）供应链可视化水平全流程可视化（10分）、部分环节可视化（6分）、无可视化（0分）管理环节数字化ERP系统应用完整性全模块应用（10分）、核心模块应用（6分）、未应用（0分）财务管理数字化水平全流程数字化（10分）、部分环节数字化（6分）、传统管理（0分）人力资源管理数字化水平全流程数字化（10分）、部分环节数字化（6分）、传统管理（0分）数据资源管理（权重15%）数据采集与整合数据采集覆盖率全环节采集（10分）、核心环节采集（6分）、未采集（0分）数据整合能力全业务数据整合（10分）、部分数据整合（6分）、无整合（0分）数据质量数据准确性≥99%（10分）、95%-99%（6分）、<95%（0分）数据及时性实时更新（10分）、定时更新（6分）、更新不及时（0分）数据应用数据驱动决策能力全面应用数据决策（10分）、部分应用（6分）、未应用（0分）数据挖掘与分析能力具备专业分析能力（10分）、基础分析能力（6分）、无分析能力（0分）数据共享水平内部全共享、外部协同共享（10分）、内部部分共享（6分）、无共享（0分）组织管理与人才保障（权重15%）组织架构数字化转型专项组织设置设立专项部门（10分）、指定专人负责（6分）、无专项负责（0分）跨部门协同机制完善协同机制（10分）、有基础协同（6分）、无协同机制（0分）管理制度数字化管理制度完善度制度完善、落地执行（10分）、有基础制度（6分）、无相关制度（0分）数据安全管理制度完善、严格执行（10分）、有基础制度（6分）、无相关制度（0分）人才保障数字化人才占比≥20%（10分）、10%-20%（6分）、<10%（0分）数字化人才培养体系完善培养体系（10分）、有基础培养（6分）、无培养体系（0分）外部人才引入能力常态化引入（10分）、偶尔引入（6分）、未引入（0分）数字化创新与成效（权重25%）技术创新数字化技术创新投入占比≥8%（10分）、4%-8%（6分）、<4%（0分）数字化技术专利数量≥5项（10分）、2-5项（6分）、<2项（0分）新技术应用试点成效成效显著、全面推广（10分）、有一定成效（6分）、无试点（0分）业务创新数字化业务模式创新形成新型模式（10分）、部分创新（6分）、无创新（0分）客户服务数字化水平全流程数字化服务（10分）、部分数字化（6分）、传统服务（0分）个性化生产能力全面实现个性化生产（10分）、部分实现（6分）、未实现（0分）转型成效生产效率提升率≥30%（10分）、15%-30%（6分）、<15%（0分）产品合格率提升率≥20%（10分）、10%-20%（6分）、<10%（0分）运营成本降低率≥15%（10分）、8%-15%（6分）、<8%（0分）研发周期缩短率≥25%（10分）、12%-25%（6分）、<12%（0分）订单交付周期缩短率≥20%（10分）、10%-20%（6分）、<10%（0分）能耗降低率≥10%（10分）、5%-10%（6分）、<5%（0分）市场响应速度提升显著提升（10分）、有所提升（6分）、无提升（0分）行业竞争力提升行业领先（10分）、中等水平（6分）、落后（0分）（四）成熟度分级标准参考GB/T39116-2020《智能制造能力成熟度模型》的五级分级思想，结合制造型企业数字化转型的实际情况，将数字化成熟度划分为五个等级，每个等级对应明确的综合得分范围与核心特征，具体如下：一级（初始级，0-39分）：企业数字化基础薄弱，未开展系统性的数字化建设，仅在个别环节使用简单的数字化工具（如基础办公软件），无明确的数字化转型战略与管理制度，数据未实现有效采集与应用，数字化对企业生产经营的支撑作用微弱。二级（基础级，40-59分）：企业已启动数字化建设，初步搭建数字化基础设施（如基础工业网络、简单智能设备），在生产、管理等个别核心环节应用数字化技术，建立了基础的数字化管理制度，开始尝试数据采集，但数据整合与应用能力较弱，数字化转型处于被动推进状态。三级（提升级，60-79分）：企业数字化基础设施较为完善，数字化技术覆盖生产、研发、管理、供应链等多个环节，建立了较为完善的数字化管理制度与人才培养体系，数据能够实现有效采集、整合与基础应用，数字化已成为企业生产经营的重要支撑，能够通过数字化手段优化部分业务流程。四级（成熟级，80-89分）：企业数字化基础设施完善，数字化技术深度应用于全业务流程，实现了数据驱动的协同管理与智能决策，建立了完善的数字化创新体系，能够自主开展数字化技术创新与业务模式创新，数字化转型成效显著，生产效率、产品质量、运营效益大幅提升，处于行业中上游水平。五级（引领级，90-100分）：企业数字化水平达到行业领先，形成了完善的数字化生态体系，数字化技术与业务深度融合，实现了全价值链的智能协同与创新发展，能够引领行业数字化转型方向，具备自主研发数字化核心技术的能力，数字化成为企业核心竞争力的核心组成部分。四、制造型企业数字化成熟度评价方法结合评价模型的特点与制造型企业的实际情况，本文采用“层次分析法（AHP）+模糊综合评价法”的组合评价方法，实现定性与定量相结合，确保评价结果的科学性、客观性与准确性，具体实施步骤如下：（一）确定指标权重（层次分析法AHP）构建判断矩阵：邀请行业专家、企业数字化负责人、高校研究人员等，根据各准则层、指标层、子指标层的重要程度，采用1-9标度法（1表示同等重要，9表示极其重要）构建判断矩阵，明确各指标之间的相对重要性。一致性检验：对构建的判断矩阵进行一致性检验（CR<0.1为合格），若检验不合格，调整判断矩阵的标度，直至检验合格，确保权重分配的科学性。计算指标权重：通过特征值法计算各准则层、指标层、子指标层的权重，明确各指标在综合评价中的贡献度，形成完整的权重体系（本文已在指标体系中给出准则层参考权重，具体权重可结合企业行业类型、规模进行调整）。（二）模糊综合评价法实施步骤建立评价因素集与评价等级集：评价因素集为各子指标层指标，评价等级集分为“优秀（10分）、良好（6分）、较差（0分）”三级，对应各子指标的评价标准。确定模糊评价矩阵：组织评价小组（企业内部人员、外部专家）对每个子指标进行打分，根据打分结果统计各评价等级的隶属度，构建模糊评价矩阵，反映各子指标的实际评价情况。模糊合成计算：将各子指标的权重与模糊评价矩阵进行合成计算，得到指标层的综合评价得分；再将指标层的权重与指标层综合得分进行合成，得到准则层综合得分；最后将准则层权重与准则层综合得分进行合成，得到企业数字化成熟度综合评价得分。成熟度等级判定：根据综合评价得分，对照成熟度分级标准，确定企业数字化成熟度等级，明确企业数字化转型的所处阶段。（三）评价方法优化与验证方法优化：针对不同类型制造企业（离散型、流程型）、不同规模企业（大型、中小型），调整指标权重与评价标准，提升评价方法的针对性；引入动态调整机制，根据数字化技术发展与企业转型需求，定期优化评价指标与权重，确保评价方法的时效性。方法验证：选取3家不同行业、不同规模的制造型企业（大型离散型企业、中型流程型企业、小型制造企业），运用本文构建的评价模型与方法进行实证分析，收集企业数字化相关数据，完成评价过程，对比企业实际数字化水平与评价结果，验证模型与方法的可行性、准确性；根据验证结果，进一步优化评价模型与方法，提升其可操作性与适用性。五、案例分析（一）案例企业概况选取某大型离散型制造企业（主营机械加工与装备制造）作为案例企业，该企业成立于2010年，现有员工1200余人，年营业额15亿元，已启动数字化转型5年，初步搭建了工业互联网平台，在生产、研发等环节应用了MES、ERP等数字化系统，但存在数据整合不足、协同效率不高、数字化创新能力薄弱等问题，亟需通过成熟度评价明确转型短板与升级路径。（二）评价实施过程组建评价小组：由企业数字化负责人、生产部门负责人、研发部门负责人，以及2名行业专家、1名高校研究人员组成评价小组，明确评价分工与流程。数据收集与整理：通过企业调研、资料查阅、现场访谈等方式，收集案例企业数字化基础设施、技术应用、数据管理、组织管理、创新成效等相关数据，整理后对照评价指标体系，完成各子指标的打分。权重确定与一致性检验：采用层次分析法，构建判断矩阵，计算各指标权重，经一致性检验（CR=0.07<0.1），权重分配合理。模糊综合评价：构建模糊评价矩阵，进行模糊合成计算，得到案例企业数字化成熟度综合评价得分为72分。（三）评价结果分析根据综合得分72分，对照成熟度分级标准，案例企业数字化成熟度为三级（提升级），具体分析如下：优势方面：数字化基础设施较为完善，工业互联网覆盖率、智能设备占比均达到较高水平；生产、管理等核心环节已应用数字化系统，数字化对生产效率的提升作用较为明显；建立了基础的数字化管理制度与人才培养体系，数字化人才占比达到15%。短板方面：数据整合与应用能力薄弱，各系统数据不互通，数据挖掘与分析能力不足；数字化创新投入不足，技术创新与业务模式创新成效不明显；跨部门协同机制不完善，供应链数字化水平有待提升；能耗降低、市场响应速度等转型成效未达到预期。（四）数字化升级建议加强数据资源管理：推进各系统数据互通整合，建立统一的数据管理平台，提升数据质量与数据应用能力，实现数据驱动决策。加大数字化创新投入：增加数字化技术创新投入，引进先进数字化技术与人才，开展新技术应用试点，推动业务模式创新。完善协同机制：优化组织架构，建立跨部门协同机制，提升供应链数字化水平，实现全业务流程协同。强化人才保障：完善数字化人才培养体系，加大外部人才引入力度，提升数字化人才占比与专业能力，支撑数字化转型持续推进。案例分析表明，本文构建的评价模型与方法能够精准识别企业数字化短板，为企业数字化升级提供针对性指导，具有较强的可行性与实用性。六、结论与展望（一）研究结论本文围绕制造型企业数字化成熟度评价模型及方法展开研究，结合GB/T39116-2020、GB/T23020-2023等国家标准，构建了“目标层-